[locarna] alignments

[martin-raden]

• CDS +-50 nt
• CM start +- 30 nt

[martin-raden]

da locarna ja strukturbildung mitnimmt, würde ich folgendes vorschlagen:

sprich was wir eigentlich sehen wollen, ist, das locarna die zwei bindestellen (oder zumindest eine) konserviert mapped. also nicht nur basierend auf sequenzähnlichkeit, sondern auch aufgrund der paarungsmöglichkeit. im best case kommen dadurch beide bindestellen hoch. im minimal case ist es "nur" die bekannte.

hierfür:

• beide sequenzen mit 7 Ns aneinander hängen
• entsprechende strukturconstraints (#S) definieren, dass die 5'/3' teile jeweils nur mit dem anderen teil paaren dürfen
• alignmentconstraints (#1 und #2) definieren, sodass locarna den 7er N-Block untereinander setzt

(!) wenn du eine neuere version als die vom webserver nimmst, bitte ruhig deren default parameter verwenden, weil die ggf. schon weiteroptimiert sind

[martin-raden]

mhh.. mir scheint, die structure constraints werden von locarna nur zum teil verwendet. spätestens beim erzeugen der consensus structure, sind die dann scheinbar wieder egal...

daher, erweiterte idee:

• wir berechnen eine multi-site intarna prediction der sequenzen, die du gerade ins locarna steckst (ohne die NNNNs)
• den multisite prediction output verwenden wir dann als #FS constraint für locarna (dazu einfach "&" mit "NNNNNN" im structure output ersetzen)

mal schauen, was dann passiert...

😀

[martin-raden]

wichtig vorher bitte noch prüfen, ob du RNAalifold ggf. auch mit dem gleichen structure constraint füttern kannst (sehr wahrscheinlich)... das würde die intra-molekularen helices vermeiden!!!

[martin-raden]

* wir berechnen eine multi-site intarna prediction der sequenzen, die du gerade ins locarna steckst (ohne die NNNNs)

* den multisite prediction output verwenden wir dann als `#FS` constraint für locarna (dazu einfach "&" mit "NNNNNN" im structure output ersetzen)

das würde auch erlauben, im nachgang im alignment die interaction sites zu annotieren, um zu sehen, wie gut die aligniert sind..

die idee gefällt mir immer besser! 😜👍